卡尔曼滤波建立在隐马尔科夫模型上，是一种递归估计。也就是说，只需要知道上一个状态的估计值，以及当前状态的观测值，就能计算当前状态的最优估计值。
而不需要更早的历史信息。
卡尔曼滤波器的2个状态
1.最优估计
2.误差协方差矩阵
这两个变量迭代计算，初始值多少，其实没有影响。反正最后都能收敛到最优估计。
预测过程
F是状态转移矩阵，B是控制矩阵（也可以不需要）。Q是过程噪声...
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2014-08-20 18:02:32
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HMM（隐马尔科夫模型）基本原理及其实现HMM基本原理Markov链：如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的，由于实际问题比Markov链模型所...
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2014-08-19 22:22:45
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题意：第i天的天气会一定概率地影响第i+1天的天气，也会一定概率地影响这一天的湿度.概率在表中给出。给出n天的湿度，推测概率最大的这n天的天气。分析：这是引自机器学习中隐马尔科夫模型的入门模型，其实在这里直接DP就可以了定义：dp[i][j]为第i天天气为j（0,1,2分别表示三个天气）的概率，pa...
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2014-08-13 00:26:24
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第一部分 模型简介
隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程 ----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20 世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90...
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2014-07-29 14:38:48
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（http://blog.csdn.net/xum2008/article/details/38147425）隐马尔科夫模型（HMM）：图1. 隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点： 1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象： 序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等...
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2014-07-29 12:28:06
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隐马尔科夫模型（HMM）：
图1. 隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型的缺点：
1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象：
序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。
2、目标函数和预测目标函数不匹配：
HMM学到的是状态和观察序列...
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2014-07-27 11:55:03
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当时比赛时没看这道题，后来看了下，感觉完全可以当做是条件概率之类的事情来做？其实这个是典型的隐马尔科夫模型的应用，这篇文章介绍的很不错http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068
根本思想就是到第i天最优路径可以用第i-1天的最优路径推出来，也就是所谓的无后效性，其本质类似于递推，结合下概率方面的知识，递推一下就可以了
代码https...
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2014-07-26 15:06:10
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在马尔科夫模型中，每个状态代表了一个可观察事件，所以，马尔科夫模型有时又称作可是马尔科夫(visible markov model, VMM),这在某种成都航限制了适应性。在隐马尔科夫模型(VMM)中，我们不知道模型所经过的状态序列，只知道状态的概率函数，也就是说，观察到的时间是状态的随机函数，因此...
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2014-07-16 19:00:00
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隐马尔科夫模型中有三个问题：1）估计问题：给定一个观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π),如何快速地计算出给定模型u情况下，观察序列O的概率，即P(O|u)2）序列问题: 给定观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π),如何快速有效地选择在一定意义下“最优...
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2014-07-16 18:59:53
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在自然语言处理中有一个常见的任务，即标注。常见的有：1）词性标注（Part-Of-Speech Tagging），将句子中的每个词标注词性，例如名词、动词等；2）实体标注（Name Entity Tagging），将句子中的特殊词标注，例如地址、日期、人物姓名等。粗略看来，这并不是一个简单问题。首先每个词都可能有多个含义，不同情况表达不同含义；其次，一个词的含义或者词性也受到前后多个词的影响。
然后隐马尔科夫模型却从数学上给出了一个近乎完美的解决方案。...
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2014-07-02 10:45:21
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